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Le papier présente TiPToP, un système de planification modulaire et open-vocabulary qui combine des modèles de vision préentraînés avec un planificateur TAMP pour exécuter des tâches de manipulation robotique complexes à partir d'images et d'instructions naturelles, surpassant ou égalant les performances d'un modèle VLA entraîné sur des données spécifiques sans nécessiter aucune donnée robotique.
Cet article présente un cadre général permettant d'étendre la compilation en d-DNNF aux requêtes SMT modulo théories, réduisant ainsi les problèmes au niveau SMT à des problèmes propositionnels résolubles en temps polynomial grâce à l'ajout de lemmes théoriques pré-calculés.
Ce papier présente un système de défense aérienne intégré autonome basé sur des agents BDI capables de détecter, évaluer les menaces et allouer des armes sans intervention humaine, offrant ainsi une solution avancée pour la guerre en réseau du futur.
Cette étude modélise l'interaction des utilisateurs sur les réseaux sociaux pour montrer que, bien que la mise en avant des contenus viraux puisse améliorer l'agrégation de l'information, elle risque également de créer des états d'équilibre persistants où des informations erronées se propagent de manière rationnelle, ce qui impose des défis spécifiques pour la conception des plateformes.
Cet article propose une nouvelle méthode d'apprentissage statistique pour les enchères multi-objets utilisant des intervalles de crédibilité afin de réduire les coûts d'implémentation tout en garantissant, avec une forte probabilité, l'équité, la compatibilité incitative et la rationalité individuelle.
Cet article propose une méthode d'adaptation de domaine pour des cibles mélangées qui, en alignant mutuellement les distributions conditionnelles des catégories et des classes via un discriminateur guidé par l'incertitude et l'augmentation de caractéristiques, surpasse les méthodes actuelles même en l'absence d'étiquettes de domaine et face à des décalages de distribution.
Cette étude démontre que les choix méthodologiques des audits, tels que l'utilisation de comptes connectés, influencent considérablement la précision des inférences sur le système de recommandation de YouTube, tout en proposant des compromis pour optimiser les coûts sans sacrifier la validité scientifique.
Cet article propose un algorithme d'approximation polynomial de ratio 2/3 pour trouver un couplage critique et relaxément stable de cardinalité maximale dans un problème d'appariement many-to-many avec préférences comportant des égalités et des quotas inférieurs, tout en démontrant que le problème de maximisation exacte est NP-difficile.
L'article présente altiro3D, une bibliothèque libre qui génère des expériences 3D réalistes et des images à champ lumineux à partir d'une seule image ou vidéo, en combinant l'estimation de profondeur monocular, l'inpainting et des algorithmes de projection 3D pour créer des collages multi-vues affichables sur des écrans LCD à vue libre.
Cette étude de synthèse examine l'application de la théorie de l'utilité au modèle cognitif en robotique, en retraçant son évolution depuis la robotique basée sur le comportement jusqu'aux systèmes de valeurs actuels, tout en identifiant les défis ouverts et les perspectives de recherche pour les systèmes mono et multi-agents.
Cet article propose un modèle analytique de la probabilité de réception de paquets pour le mode 2 NR en mode Sidelink, qui intègre explicitement les collisions MAC spécifiques au Scheduling Persistant Semi-Statique (SPS) et est validé par des simulations ns-3 afin d'optimiser la fiabilité des communications 6G.
Cet article établit une dichotomie de complexité pour le problème de reconfiguration des ensembles dominants à distance en démontrant qu'il est polynomial sur les graphes split pour (contrairement au cas ), tout en fournissant un algorithme linéaire sur les arbres et en prouvant sa complétude PSPACE sur des graphes planaires et bipartis pour .
Cet article présente un algorithme en boucle pour la planification et le routage en temps réel de véhicules guidés automatisés (AGV) sur des graphes en boucle, démontrant expérimentalement sa supériorité ou son équivalence en termes de qualité de solution par rapport à d'autres méthodes, tout en réduisant considérablement le temps de calcul.
Cet article présente PD-REAL, un nouveau jeu de données à grande échelle pour la détection d'anomalies en 3D basé sur des modèles Play-Doh, ainsi qu'une méthode de distillation multi-échelle par apprentissage enseignant-élève qui améliore la précision de détection en exploitant efficacement les informations RGB-D.
Cet article propose CA-Jaccard, une nouvelle métrique de distance pour la ré-identification de personnes qui atténue l'impact négatif des variations de caméra sur la fiabilité de la distance de Jaccard en intégrant des informations spécifiques à la caméra via des k-plus proches voisins réciproques et une expansion de requête locale.
Cet article propose un algorithme efficace pour l'association des utilisateurs et l'allocation des ressources dans les réseaux 5G et au-delà, en exploitant la communication sémantique adaptative pour optimiser l'utilité globale du système tout en respectant les contraintes d'énergie et de latence.
En étudiant le cas des « Flagged Revisions » sur Wikipédia, cette recherche révèle que la réorganisation des pratiques de modération communautaire se heurte à des défis majeurs liés à la divergence entre les nouvelles technologies et les normes sociales établies, ainsi qu'à la complexité des coûts et des évaluations découlant de la relation entre la plateforme et ses communautés autogérées.
Le papier présente DivCon, une approche « diviser pour régner » qui améliore la génération d'images à partir de texte en décomposant la prédiction de mise en page et la synthèse d'images en sous-tâches gérables, permettant ainsi aux modèles légers de surpasser les méthodes précédentes dans la gestion de relations spatiales et numériques complexes.
Ce document de recherche propose une revue complète et un benchmark des dernières avancées en matière de génération et de détection de deepfakes, en couvrant les définitions des tâches, les ensembles de données, les méthodes de pointe dans quatre domaines clés (échange de visages, réanimation, génération de visage parlant et édition d'attributs faciaux) ainsi que les défis futurs.
Cet article présente un nouvel algorithme de réservoir pondéré avec remise pour les flux de données, capable de générer en une seule passe un échantillon représentatif de taille fixe dont la probabilité d'inclusion est proportionnelle au poids des éléments, tout en garantissant sa correction et son efficacité par rapport aux méthodes existantes.